数据挖掘实验2
第二次数据挖掘实验报告
for j in range(i, len(x)):
# 判断等式是否成立
if x[i][:l - 1] == x[j][:l - 1] and x[i][l - 1] != x[j][l - 1]:
# 对列表r中追加排好序的元素
r.append(x[i][:l - 1] + sorted([x[j][l - 1], x[i][l - 1]]))
#进行排序后的ms和x放到一个列表里赋值给x
x = list(map(lambda i: sorted(i.split(ms)), x))
#把x列表的第一个元素长度赋值给l
l = len(x[0])
#创建一个空字典r
r = []
#i的范围是0~列表x的长度
for i in range(len(x)):
print(u'数目：%s...' % len(column))
# 新一批支持度的计算函数
sf = lambda i: d[i].prod(axis=1, numeric_only=True)
# 创建连接数据，这一步耗时、耗内存最严重。当数据集较大时，可以考虑并行运算优化。
d_2 = pd.DataFrame(list(map(sf, column)), index=[ms.join(i) for i in column]).T
# 导入数据集，根据自己的目录来插入
inputfile = 'D:\数据挖掘\menu_orders.xls'
#导出结果
outputfile = 'D:\数据挖掘\apriori_rules.xls'
# 读取数据
数据挖掘实验报告二
实验二
一、基本原理
分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
分类算法通过对已知类别训练集的分析，从中发现分类规则，以此预测新数据的类别。
分类算法的应用非常广泛，银行中风险评估、客户类别分类、文本检索和搜索引擎分类、安全领域中的入侵检测以及软件项目中的应用等。
二、实验目的：
掌握CART决策树构建分类模型。
三、实验内容
对所有窃漏电用户及真诚用户的电量、告警及线损数据和该用户在当天是否窃漏电的标识，按窃漏电评价指标进行处理并选取其中291个样本数据，得到专家样本，使用CART 决策树实现分类预测模型。
注意：数据的80%作为训练样本，剩下的20%作为测试样本。
四、实验步骤
1、对数据进行预处理
2、把数据随机分为两部分，一部分用于训练，一部分用于测试。
分成testData和trainData文件即测试数据和训练数据数据的80%作为训练样本，剩下的20%作为测试样本。
和构建的CART决策树模型分别对训练数据和测试数据进行分类。
构建的神经网络模型分别对训练数据和测试数据进行分类。
5、对比分析CART决策树和神经网络模型对数据处理的结果。
五、实验结果
六、思考与分析
尝试采用神经网络对数据进行分类，并与CART决策树的结果进行比较。
答:与神经网络相比，决策树可以很好地处理非数值型的数据，但是决策树对连续的数据(比如连续的数值型数据)不太擅长。
数据挖掘实验二
实验二使用Analysis Services实现OLAP分析1. 实验目标•创建Analysis Services 项目•定义多维数据集•部署Analysis Services项目•查看和分析数据：掌握OLAP的基本操作（切片、切块、钻取、旋转）2.实验内容（基于SQL Server 的AdventureWorksDW）在SQL Server 2005 中设计商业智能应用程序时，首先根据Analysis Services 项目模板，在Business Intelligence Development Studio 中创建SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 项目。
创建了Analysis Services 项目后，再定义一个或多个数据源。
然后，根据选自数据源的表或视图，定义名为“数据源视图”的单个元数据统一视图。
定义多维数据集，部署Analysis Services项目查看和分析数据：掌握OLAP的基本操作。
3.实验步骤1)创建Analysis Services 项目1.打开Business Intelligence Development Studio。
2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。
3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。
4.在“名称”框中，将新项目命名为AdventureWorks。
5.单击“确定”。
(2)创建数据源1.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源”文件夹，然后选择“新建数据源”。
系统将打开数据源向导。
在“欢迎使用数据源向导”页面中，单击“下一步”按钮。
2.单击“新建”向Adventure Works 数据库添加连接。
系统将打开“连接管理器”对话框。
3.在“连接管理器”的“提供程序”列表中，选择“本机OLE DB\Microsoft OLE DB Provider forSQL Server”。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术，通过对实际数据集的处理，提高数据质量，为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。
二、实验背景在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增加，而原始数据往往存在着各种问题，如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。
这些问题如果不加以处理，将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。
因此，数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。
三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集，该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录，包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。
四、数据预处理技术（一）数据清洗1、处理缺失值首先，对数据集中的缺失值进行了识别和分析。
通过观察发现，“客户信息”字段存在部分缺失。
对于这些缺失值，采用了两种处理方法：一是如果缺失比例较小（小于5%），直接删除含有缺失值的记录；二是如果缺失比例较大，采用均值填充的方法进行补充。
2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。
通过对销售数量和销售价格的观察，发现了一些明显不合理的数值，如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。
对于这些噪声数据，采用了基于统计的方法进行识别和处理，将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。
（二）数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源，存在着重复和不一致的问题。
在本次实验中，对“销售数据”进行了集成处理，通过对关键字段（如产品名称、销售日期）的比较和合并，消除了重复的记录，并确保了数据的一致性。
（三）数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响，对销售数量和销售价格进行了标准化处理，使其具有可比性。
2、数据离散化对于连续型的数据字段，如销售价格，采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据，以便于后续的数据挖掘算法处理。
第6章 数据挖掘技术2(关联规则挖掘)
求L3。比较候选支持度计数与最小支持度计数得： 项集 I1，I2，I3 I1，I2，I5 支持度计数 2 2
所以 L3=C3 求C4= L3 ∞ L3={I1，I2，I3，I5} 子集{I2，I3，I5} L3,故剪去； 故C4=，算法终止。 结果为L=L1 U L2 U L3
24
19:40
定义5：强关联规则。同时满足最小支持度（min_sup） 和最小可信度（min_conf）的规则称之为强关联规 则 定义6：如果项集满足最小支持度，则它称之为频繁项 集（Frequent Itemset）。
19:40 9
2. 关联规则挖掘过程
关联规则的挖掘一般分为两个过程： （1）找出所有的频繁项集：找出支持度大于 最小支持度的项集，即频繁项集。
由L1 产生C2
项集 支持度 计数 {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} 6 7 6 2 2
19:40
19
C2
C2
比较候 支持度 选支持 度计数 4 与最小 4 支持度 1 计数 2
4 2 2 0 1 0
L2
项集 支持度
{I1，I4} {I1，I5} {I2，I3} {I2，I4} {I2，I5} {I3，I4} {I3，I5} {I4，I5}
Apriori是挖掘关联规则的一个重要方法。 算法分为两个子问题： 找到所有支持度大于最小支持度的项集 （Itemset），这些项集称为频繁集 （Frequent Itemset）。 使用第1步找到的频繁集产生规则。
19:40
14
Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法， “K-项集”用于探索“K+1-项集”。 1.首先，找出频繁“1-项集”的集合。该集合 记作L1。L1用于找频繁“2-项集”的集合L2， 而L2用于找L3， 如此下去，直到不能找到“K-项集”。找每个 LK需要一次数据库扫描。
数据挖掘 实验二
实验二创建一个简单的OLAP实例
实验目的：
1、熟悉SQL Server 2005 Management Studio和Business Intelligence
Development Studio基本操作
2、掌握数据仓库的基本构建方法
3、理解数据浏览和分析的基本方法
实验内容：
1.装载数据：samples数据库
2.建立数据仓库项目：商业智能分析项目
3.新建数据源
4.新建数据源视图
5 建立多维数据集
6.部署
7.浏览器查看数据
8.进行下钻、上钻、切片、切块、转轴操作
实验结果与分析：
分析：根据 AdventureWorksDW数据仓库，从不同角度选择数据，并对数据进行分析，要求显示如下5种操作结果及分析。
1：下钻：
结果分析：这里通过下钻能了解国家的那个城市在那个季度那个月份的详细的数据，通过这个详细分析数据能更好的了解公司的在地方的发展情况。
2：上卷
结果分析：通过上卷操作，从大的整体去对每个国家的每年的数据进行分析，方便公司进行策略。
3：切片
结果分析：这个结果是通过对给出年份中的一个年进行操作，能了解这一年，公司在各个国家的销售总额的数据。
4：切块
结果分析：这个切块是比较不同国家在两个年份的销售总额的情况，是在两个或多个维上进行选择，当人这个数据还可以比较年份中的每个季度。
5：转轴
结果分析：转轴是一种目视操作，只是转动了观察数据的视角，改变了数据的表示，但结果不会变化，这个能适应不同的人对数据进行观察。
数据挖掘实验报告(参考)
时间序列的模型法和数据挖掘两种方法比较分析研究实验目的:通过实验能对时间序列的模型法和数据挖掘两种方法的原理和优缺点有更清楚的认识和比较.实验内容:选用1952-2006年的中国GDP,分别对之用自回归移动平均模型(ARIMA) 和时序模型的数据挖掘方法进行分析和预测,并对两种方法的趋势和预测结果进行比较并给出解释.实验数据:本文研究选用1952-2006年的中国GDP，其资料如下日期国内生产总值(亿元)日期国内生产总值(亿元) 2006-12-312094071997-12-3174772 2005-12-311830851996-12-312004-12-311365151995-12-312003-12-311994-12-312002-12-311993-12-312001-12-311992-12-312000-12-31894041991-12-311999-12-31820541990-12-311998-12-31795531989-12-311988-12-311969-12-311987-12-311968-12-311986-12-311967-12-311985-12-311966-12-311868 1984-12-3171711965-12-311983-12-311964-12-311454 1982-12-311963-12-311981-12-311962-12-311980-12-311961-12-311220 1979-12-311960-12-311457 1978-12-311959-12-311439 1977-12-311958-12-311307 1976-12-311957-12-311068 1975-12-311956-12-311028 1974-12-311955-12-31910 1973-12-311954-12-31859 1972-12-311953-12-31824 1971-12-311952-12-31679 1970-12-31表一国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
数据挖掘实验报告
机器学习与数据挖掘实验报告一、第一部分: 实验综述二、实验工具介绍三、WEKA是新西兰怀卡托大学开发的开源项目, 全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis）。
WEKA是由JAVA编写的, 它的源代码可通过/ml/weka/得到, 是一款免费的, 非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。
WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台, 集合了大量能承担数据挖掘任务的学习算法, 包括对数据进行预处理, 分类, 回归, 聚类, 关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
数据挖掘就是通过分析存在于数据库里的数据来解决问题, WEKA的出现使得数据挖掘无需编程即可轻松搞定。
四、实验环境搭建在PC机上面安装java运行环境即JDK环境, 然后安装WEKA。
三、实验目的（1）探索数据集大小与C4.5模型的精度之间的关系。
（2）探索属性的个数对数据集大小与C4.5模型精度之间关系的影响。
四、实验理论依据测试分类模型精度的方法依据如下表所示。
Accuracy=(a+d)/(a+b+c+d)五、实验思路（1）为探索数据集大小与C4.5模型精度之间的关系, 采用实例数据集的训练集进行测试。
对数据集进行多次筛选采样, 通过移除不同百分比的数据实例形成大小的训练集（wake设置为Filter.filters.unsupervised.instance.RemovePercentage）, 在分类测试中采用use training set 方法进行测试, 并记录测试模型的精度, 在实验过程中不改变属性值得个数。
换用不同的数据集, 重复该实验过程, 并记录实验结果, 最后进行实验分析总结得出实验结论。
（2）为探索属性的个数对数据集大小与C4.5模型精度之间关系的影响, 使用一个数据集, 采用一个带筛选器的分类器。
对该数据集的属性进行随机抽样筛选, 并对处理后的训练集进行测试, 采用Cross-validation方法, 并记录测试结果。
数据挖掘实验2.
Examples for computing Entropy
Entropy(t ) p( j | t ) log p( j | t )
j 2
C1 C2
0 6
P(C1) = 0/6 = 0
P(C2) = 6/6 = 1
Entropy = – 0 log2 0 – 1 log2 1 = – 0 – 0 = 0
Splitting Based on INFO... – Measures Reduction in Entropy achieved because of the split. Choose the split that achieves most reduction (maximizes GAIN) – Used in ID3 and C4.5 – Disadvantage: Tends to prefer splits that result in large number of partitions, each being small but pure.
小结
• 也就是说，如果该属性导致具有最高的信息增 益，那么对该属性进行当前（结点所含）样本 集合划分，将会使得所产生的各样本子集中的 “不同类别混合程度”降为最低（换句话说， 就是越相互区分的开！）。
• 因此采用这样一种信息论方法将帮助有效减少 对象分类所需要的次数，从而确保所产生的决 策树最为简单，尽管不一定是最简单的。
由判定树提取分类规则
• ” IF-THEN”分类规则表达方式易于被人理解， 且当决策树较大时， IF-THEN规则表示形式 的优势就更加突出。 • 示例：从决策树中抽取出分类规则。如图所示的一个决策树，需要将其所表示的分 类知识用IF-THEN分类规则形式描述出来， 通过记录图- 所示决策树中的每条从根结点 到叶结点所形成的一条路径，可以得到以 下分类规则，它们是：
数据挖掘实例实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
数据挖掘6个实验实验报告
中南民族大学计算机科学学院《数据挖掘与知识发现》综合实验报告姓名年级专业软件工程指导教师学号序号实验类型综合型2016年12 月10 日一、使用Weka建立决策树模型1、准备数据：在记事本程序中编制ColdType-training.arff，ColdType-test.arff。
2、加载和预处理数据。
3、建立分类模型。
（选择C4.5决策树算法）4、分类未知实例二、使用Weka进行聚类1、准备数据：使用ColdType.csv文件作为数据集。
2、加载和预处理数据。
3、聚类（用简单K -均值算法）4、解释和评估聚类结果三、完成感冒类型的相关操作及相应处理结果1.加载了ColdType-training.arff文件后的Weka Explorer界面：2.感冒类型诊断分类模型输出结果：Sore-throat = Yes| Cooling-effect = Good: Viral (2.0)4.感冒类型诊断聚类结果：Cluster centroids:Cluster#Attribute Full Data 0 1(10) (5) (5) ================================================= Increased-lym Yes Yes No Leukocytosis Yes No Yes Fever Yes Yes Yes Acute-onset Yes Yes No Sore-throat Yes No Yes Cooling-effect Good Good Notgood Group Yes Yes NoTime taken to build model (full training data) : 0 seconds=== Model and evaluation on training set ===Clustered Instances0 5 ( 50%)1 5 ( 50%)Class attribute: Cold-typeClasses to Clusters:0 1 <-- assigned to cluster5 1 | Viral0 4 | BacterialCluster 0 <-- ViralCluster 1 <-- BacterialIncorrectly clustered instances : 1.010 %分析:由诊断聚类结果图可知，聚类中有两个簇Cluster0和Cluster1,分别对应Viral类和Bacterial类，但有一个实例被聚类到错误的簇，聚类错误率为10%。
数据挖掘实验二：实验报告
一、实验说明及目的1、使用真实数据进行数据挖掘实验，实验前进行数据的预处理。
2、训练一些不同类型的模型（具体类型可以讨论），与此同时分析哪些参数将对支持向量机（SVM）模型的性能产生影响。
3、通过实验来分析预测，将其他一些属性作为森林覆盖类型（Cover_Type 属性）的模型输入所产生的效果。
原始数据和数据的描述见网址/databases/covertype/covertype.html4、该实验将使学生理解完成一次真实数据预处理以及在数据挖掘过程中对属性、数据覆盖类型等方面的分析工程。
二、实验具体任务及其说明1、数据预处理工作（1）数据样本的生成：根据原始数据集生成统一的随机样本，样本数据量大约是原始数据量的10%，要求使用不重复抽样。
（任务1）（2）森林覆盖值的映射：变换不同种类的属性，将森林覆盖值2映射到0，将其他值所有森林覆盖值（1,3,4,5,6,7）映射到1。
（任务2）（3）数据预处理技巧：自行决定是否需要其他的数据预处理，注意某些Weka软件的使用技巧，如一些输入输出格式问题。
有时某些方法也做必要的调整，在某些情况下必须对数据有明确的预处理，做数据预处理时可以查看Weka软件针对该技巧或方法的描述。
（4）预处理说明：原始数据集非常大，具有7种类型的森林覆盖，检查整个数据集装载到Weka软件是发生的情况，如果机器内存耗尽，可以尽量增大堆的大小试试。
Weka使用指南对此有描述如何操作。
）2、模型训练工作（1）使用Weka分类器的评价工具进行预测。
使用Naïve Bayes 分类器对抽样样本进行训练以预测变换的森林覆盖类型（即是映射到种类0还是1），使用10层交叉验证来评估变换的模型，Weka软件中自带有对其分类器的表现评价器，使用自带的评价器来确定变换模型的精确度和变动率指标（ROC）。
（任务3）（2）对SVM模型进行训练：使用Weka软件的SMO分类器对支持向量机(SVM)模型进行训练，训练2种形式的SVM模型，一种是带多项式核函数的SVM模型，另一种是带径向基核函数(RBF Kernel)的SVM模型。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告市场购物篮分析经济管理学院企业管理专业1306122427 杨欢欢一、实验背景随着社会进入信息化时代，现代化的企业搜集了大量数据或高维数据，包括市场、客户、供货商、竞争对手以及未来趋势等重要信息，但是信息超载与无结构化，使得企业决策部门无法有效利用现存的信息，甚至使决策行为产生混乱与误用。
通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中，挖掘出不同的信息与知识来支持决策，必能产生企业的竞争优势。
数据挖掘和知识发现是一个涉及多学科的研究领域。
数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、粗糙集、模糊集、神经网络、模式识别、知识库系统、高性能计算、数据可视化等均与数据挖掘相关。
近年来，与数据库的知识发现研究领域已经成为热点，其中关联规则数据挖掘算法是数据挖掘中的一个很重要的课题，它是从背后发现数据中的关联或联系。
本实验主要处理描述超级市场购物篮内容（所购买的全部商品的集合）的虚构数据，以及购买者的相关个人数据。
目的是寻找购买相似产品并且购买相似产品的客户群特征。
二、实验目的1、掌握数据挖掘的基础知识，能够深刻理解并熟练运用GRI和C5.0规则，能够熟练运用SPSS Clementine11.1软件进行数据分析。
2、利用GRI和C5.0规则对商场客户交易数据进行分析，从中发现客户购买的商品之间的关联关系，并进一步归纳出购买相似商品的顾客群的特征。
3、理解并操作实验中数据挖掘的两个部分，一是关联规则建模和一个显示所购买商品关联关系的网络图；二是C5.0 规则归纳，显示购买建立的产品组合的顾客群具有的特征。
三、操作环境1、系统环境：Windows XP2、软件环境：SPSS Clementine11.13、软件简介：作为一个数据挖掘平台，Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine 在业界久负盛誉。
数据挖掘实验指导2
实验3：微软决策树-挖掘模型建立及应用1.实验目的1) 学习使用Microsoft决策树创建 OLAP 数据挖掘模型。
2) 深入理解决策树分类的数据挖掘意义。
2.实验软硬件环境1）安装SQL Server 2000 Analysis Services的计算机系统。
2）Analysis Services中已经安装了FoodMart演示数据。
3.实验说明数据挖掘对查找和描述特定多维数据集中的隐藏模式非常有用。
随着多维数据集中的数据迅速增长，手动查找信息变得非常困难。
数据挖掘提供的算法允许自动模式查找及交互式分析。
为了重新定义会员卡方案，市场部想分析当前销售事务并找出客户人口统计信息（婚姻状况、年收入、在家子女数等等）和所申请卡之间的模式。
然后根据这些信息和申请会员卡的客户的特征重新定义会员卡。
本节将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出会员卡选择模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将Member_Card 成员的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后选择人口统计特征列表，算法将从中确定模式：婚姻状况、年收入、在家子女数和教育程度。
下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。
市场部将根据这些模式设计新的会员卡，使其适应申请各类会员卡的客户类型。
4.实验内容和步骤4.1 建立决策树1).在 Analysis Manager 树视图中，展开“多维数据集”文件夹，右击“Sales”多维数据集，然后选择“新建挖掘模型”命令。
2).打开挖掘模型向导。
在“选择数据挖掘技术”步骤中的“技术”框中选择“Microsoft 决策树”。
单击“下一步”按钮。
3).在“选择事例”步骤中，在“维度”框中选择“Customer”。
在“级别”框中，确保选择了“Name”。
单击“下一步”按钮。
4).在“选择被预测实体”步骤中，选择“事例级别的成员属性”。
数据挖掘实验报告-综合实验2-分类与预测的综合实验
数据挖掘实验报告-综合实验2-分类与预测的综合实验湖南财政经济学院学⽣实验报告学院：信息技术与管理学院课程名称：数据分析与挖掘教学班级：信息管理与信息系统姓名： XXXXX 学号： XXXXX实验报告⼀、实验⽬的和要求：1.实验⽬的泰坦尼克号事故相信⼤家都知道，这次的实验任务就跟这次事故的数据集有关。
泰坦尼克号问题之背景，就是那个⼤家都熟悉的“Jack and Rose”的故事，豪华游艇沉没了，⼤家都惊恐逃⽣，可是救⽣艇的数量有限，⽆法⼈⼈都有，副船长发话了“lady and kid first！”，但最后哪些⼈获救了呢？我们收集到的训练和测试数据是⼀些乘客的个⼈信息以及存活状况，要尝试根据它⽣成合适的模型并预测其他⼈的存活状况。
这是⼀个⼆分类问题。
下表是泰坦尼克号船上⼈员数据，表中包含12个字段信息，其意义如下：PassengerId => 乘客IDPclass =>乘客等级(1/2/3等舱位)（属性代表船舱等级，1-⼀等舱，2-⼆等舱，3-三等舱，从⼀定程度上反应了这个乘客经济情况和社会地位。
）Name =>乘客姓名Sex =>性别Age =>年龄SibSp =>堂兄弟/妹个数Parch =>⽗母与⼩孩个数Ticket =>船票信息（字母与数字具体代表什么信息，需要猜测分析判断）Fare =>票价Cabin =>客舱Embarked =>登船港⼝Survived=>乘客是否获救可以看出该数据集共有12个变量，各变量说明如下。
（友情提⽰：这是竞赛组织⽅提供的原始数据集，⼩⼼处理，有可能你在读⼊数据集时就会抓狂！）请根据titanic_train.csv数据集，利⽤多种分类模型(⾄少三个)预测乘客是否获救与遇难，并⽐较各个模型的性能，并能在预测时根据模型融合给出最佳预测结果。
报告中要体现详细的分析过程和分析理由，并截取相应的实验步骤与实验结果图。
数据挖掘实验报告(两篇)2024
引言概述：数据挖掘是一项广泛应用于各个行业的技术，通过对大数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
本文是数据挖掘实验报告（二），将对具体的数据挖掘实验进行详细的阐述和分析。
本实验主要聚焦于数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤，以增加对实验过程和结果的理解，提高实验的可靠性和准确性。
通过实验结果的分析和总结，可以帮助读者更好地理解数据挖掘的方法和技术，并为实际应用提供参考和指导。
正文内容：1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值等数据问题，以确保数据的质量和准确性。
在本实验中，我们采用了多种方法对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
具体的操作包括了数据去重、数据标准化、缺失值的填补和异常值的处理等。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它的目的是从原始数据中选择出对问题解决有价值的特征。
在本实验中，我们通过使用相关性分析、方差选择和递归特征消除等方法，对原始数据进行特征选择。
通过分析特征与目标变量之间的关系，我们可以得出最有价值的特征，从而减少计算复杂度和提高模型准确性。
3. 模型建立模型建立是数据挖掘实验的核心步骤之一。
在本实验中，我们采用了多种模型进行建立，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
具体而言，我们使用了ID3决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法等进行建模，并通过交叉验证和网格搜索等方法选择最佳的模型参数。
4. 模型评估模型评估是对建立的模型进行准确性和可靠性评估的过程。
在本实验中，我们采用了多种评估指标进行模型评估，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过对模型的评估，我们可以得出模型的准确性和可靠性，并进一步优化模型以达到更好的效果。
5. 结果分析与总结总结：本文是对数据挖掘实验进行详细阐述和分析的实验报告。
通过对数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤的分析和总结，我们得出了对数据挖掘方法和技术的深入理解。
(完整word版)数据挖掘实验2
《物联网智能信息处理》
实验报告
学院：计算机科学技术学院
专业班级：物联网工程1101
学号：2011001557
姓名：孙泽东
日期：2014年11月25日
实验二数据挖掘实验1
一、实验目的：
熟悉数据挖掘中常用的分类算法，根据待分类的数据实现一个kNN分类器。
二、实验内容：
1.收集、整理待分类数据，搞清数据格式；
2.搞懂kNN分类器基本原理；
3.根据数据特点实现kNN分类器；
4.分析分类效果。
三、实验要求：
在收集1-2种待分类数据集并搞清数据格式的基础上，根据kNN分类器的原理，选择Dev-C++等开发环境，实现针对特定数据集的kNN分类器源代码，调试程序并试运行，在此基础上分析分类效果等，并完成实验报告。
四、实验环境：
软件环境：Windows/Linux,C++(Dev-C++)；
硬件环境：P4 2.4G/80G/1G/64M及较高配置的PC机。
五、实验步骤：
1．打开Dev-C++等开发环境；
2．通过查阅课本、网络资料和研读教师提高的材料，了解相关知识；
3．按照实验要求，逐步完成实验内容；
4. 调试程序，输出结果，并进行记录。
六、思考题：
1．为什么要对数据进行分类？
数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。
分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。
2．举例说明物联网系统中需要分类的数据？
RFID数据流
地址/唯一标识
描述数据
位置数据
环境数据
传感器网络数据。
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告1
实验序号：1 实验项目名称：数据挖掘入门及C4.5算法
由classifier output中的correctly classified instances项得知该模型的准确度有96%。
本实验分析的是根据花瓣的宽度和长度不同判断出不同种类的鸢尾花。
例如，当宽度小于0.6时，即为iris-setosa,当花瓣宽度小于等于1.7而长度小于等于4.9时，为iris-versicolor.
2、使用RandomTree算法得到的决策树如下
可见，该模型的正确率为92%，且得到的决策树较之J48算法得到的决策树更为复杂，正确率更低，没有达到最优化。
五、分析与讨论
1、C4.5算法的优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。
缺点：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
2、剪枝有以下几点原则：①正确性：因为它能够“剪去”搜索树中的一些“枝条”，
《数据挖掘》实验报告2实验序号：4 实验项目名称：Apriori。
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实验二：决策树要求：实现决策树分类算法,在两种不同的数据集上(iris.txt 和wine.txt)比较算法的性能。
有趣的故事介绍一下决策树。
[白话决策树模型](/shujuwajue/2441.html)首先第一个数据集iris.txt。
iris数据集记录的是鸢尾植物。
Scikit-learn自带了iris数据集。
其中iris.data记录的就是它的四个属性：萼片/花瓣的长和宽。
一个150*4的矩阵。
Iris.target就是每一行对应的鸢尾植物的种类，一共有三种。
测试结果：可以看到，本算法的性能大约是，准确率为0.673333333333。
附录-Python代码：import sysfrom math import logimport operatorfrom numpy import meandef get_labels(train_file):'''返回所有数据集labels(列表)'''labels = []for index,line in enumerate(open(train_file,'rU').readlines()):label = line.strip().split(',')[-1]labels.append(label)return labelsdef format_data(dataset_file):'''返回dataset(列表集合)和features(列表)'''dataset = []for index,line in enumerate(open(dataset_file,'rU').readlines()):line = line.strip()fea_and_label = line.split(',')dataset.append([float(fea_and_label[i]) for i in range(len(fea_and_label)-1)]+[fea_and_label[len(fea_and_label)-1]])#features = [dataset[0][i] for i in range(len(dataset[0])-1)]#sepal length（花萼长度）、sepal width（花萼宽度）、petal length（花瓣长度）、petal width（花瓣宽度）features = ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width']return dataset,featuresdef split_dataset(dataset,feature_index,labels):'''按指定feature划分数据集，返回四个列表:@dataset_less:指定特征项的属性值＜=该特征项平均值的子数据集@dataset_greater:指定特征项的属性值＞该特征项平均值的子数据集@label_less:按指定特征项的属性值＜=该特征项平均值切割后子标签集@label_greater:按指定特征项的属性值＞该特征项平均值切割后子标签集'''dataset_less = []dataset_greater = []label_less = []label_greater = []datasets = []for data in dataset:datasets.append(data[0:4])mean_value = mean(datasets,axis = 0)[feature_index] #数据集在该特征项的所有取值的平均值for data in dataset:if data[feature_index] > mean_value:dataset_greater.append(data)label_greater.append(data[-1])else:dataset_less.append(data)label_less.append(data[-1])return dataset_less,dataset_greater,label_less,label_greaterdef cal_entropy(dataset):'''计算数据集的熵大小'''n = len(dataset)label_count = {}for data in dataset:label = data[-1]if label_count.has_key(label):label_count[label] += 1else:label_count[label] = 1entropy = 0for label in label_count:prob = float(label_count[label])/nentropy -= prob*log(prob,2)#print 'entropy:',entropyreturn entropydef cal_info_gain(dataset,feature_index,base_entropy):'''计算指定特征对数据集的信息增益值g(D,F) = H(D)-H(D/F) = entropy(dataset) -sum{1,k}(len(sub_dataset)/len(dataset))*entropy(sub_dataset)@base_entropy = H(D)'''datasets = []for data in dataset:datasets.append(data[0:4])#print datasetsmean_value = mean(datasets,axis = 0)[feature_index] #计算指定特征的所有数据集值的平均值#print mean_valuedataset_less = []dataset_greater = []for data in dataset:if data[feature_index] > mean_value:dataset_greater.append(data)else:dataset_less.append(data)#条件熵 H(D/F)condition_entropy = float(len(dataset_less))/len(dataset)*cal_entropy(dataset_less) + float(len(dataset_greater))/len(dataset)*cal_entropy(dataset_greater)#print 'info_gain:',base_entropy - condition_entropyreturn base_entropy - condition_entropydef cal_info_gain_ratio(dataset,feature_index):'''计算信息增益比 gr(D,F) = g(D,F)/H(D)'''base_entropy = cal_entropy(dataset)'''if base_entropy == 0:return 1'''info_gain = cal_info_gain(dataset,feature_index,base_entropy)info_gain_ratio = info_gain/base_entropyreturn info_gain_ratiodef choose_best_fea_to_split(dataset,features):'''根据每个特征的信息增益比大小，返回最佳划分数据集的特征索引'''#base_entropy = cal_entropy(dataset)split_fea_index = -1max_info_gain_ratio = 0.0for i in range(len(features)):#info_gain = cal_info_gain(dataset,i,base_entropy)#info_gain_ratio = info_gain/base_entropyinfo_gain_ratio = cal_info_gain_ratio(dataset,i)if info_gain_ratio > max_info_gain_ratio:max_info_gain_ratio = info_gain_ratiosplit_fea_index = ireturn split_fea_indexdef most_occur_label(labels):'''返回数据集中出现次数最多的label'''label_count = {}for label in labels:if label not in label_count.keys():label_count[label] = 1else:label_count[label] += 1sorted_label_count = sorted(label_count.iteritems(),key = operator.itemgetter(1),reverse = True)return sorted_label_count[0][0]def build_tree(dataset,labels,features):'''创建决策树@dataset:训练数据集@labels:数据集中包含的所有label(可重复)@features:可进行划分的特征集'''#若数据集为空,返回NULLif len(labels) == 0:return 'NULL'#若数据集中只有一种label,返回该labelif len(labels) == len(labels[0]):return labels[0]#若没有可划分的特征集,则返回数据集中出现次数最多的labelif len(features) == 0:return most_occur_label(labels)#若数据集趋于稳定，则返回数据集中出现次数最多的labelif cal_entropy(dataset) == 0:return most_occur_label(labels)split_feature_index = choose_best_fea_to_split(dataset,features)split_feature = features[split_feature_index]decesion_tree = {split_feature:{}}#若划分特征的信息增益比小于阈值,则返回数据集中出现次数最多的labelif cal_info_gain_ratio(dataset,split_feature_index) < 0.3:return most_occur_label(labels)del(features[split_feature_index])dataset_less,dataset_greater,labels_less,labels_greater =split_dataset(dataset,split_feature_index,labels)decesion_tree[split_feature]['<='] = build_tree(dataset_less,labels_less,features)decesion_tree[split_feature]['>'] =build_tree(dataset_greater,labels_greater,features)return decesion_treedef store_tree(decesion_tree,filename):'''把决策树以二进制格式写入文件'''import picklewriter = open(filename,'w')pickle.dump(decesion_tree,writer)writer.close()def read_tree(filename):'''从文件中读取决策树，返回决策树'''import picklereader = open(filename,'rU')return pickle.load(reader)def classify(decesion_tree,features,test_data,mean_values):'''对测试数据进行分类, decesion_tree : {'petal_length': {'<=': {'petal_width': {'<=':'Iris-setosa', '>': {'sepal_width': {'<=': 'Iris-versicolor', '>': {'sepal_length': {'<=': 'Iris-setosa', '>': 'Iris-versicolor'}}}}}}, '>': 'Iris-virginica'}}'''first_fea = decesion_tree.keys()[0]fea_index = features.index(first_fea)if test_data[fea_index] <= mean_values[fea_index]:sub_tree = decesion_tree[first_fea]['<=']if type(sub_tree) == dict:return classify(sub_tree,features,test_data,mean_values)else:return sub_treeelse:sub_tree = decesion_tree[first_fea]['>']if type(sub_tree) == dict:return classify(sub_tree,features,test_data,mean_values)else:return sub_treedef get_means(train_dataset):'''获取训练数据集各个属性的数据平均值'''dataset = []for data in train_dataset:dataset.append(data[0:4])mean_values = mean(dataset,axis = 0) #数据集在该特征项的所有取值的平均值return mean_valuesdef run(train_file,test_file):'''主函数'''labels = get_labels(train_file)train_dataset,train_features = format_data(train_file)decesion_tree = build_tree(train_dataset,labels,train_features)print 'decesion_tree :',decesion_treestore_tree(decesion_tree,'decesion_tree')mean_values = get_means(train_dataset)test_dataset,test_features = format_data(test_file)n = len(test_dataset)correct = 0for test_data in test_dataset:label = classify(decesion_tree,test_features,test_data,mean_values)#print 'classify_label correct_label:',label,test_data[-1]if label == test_data[-1]:correct += 1print "准确率: ",correct/float(n)#############################################################if __name__ == '__main__':if len(sys.argv) != 3:print "please use: python decision.py train_file test_file"sys.exit()train_file = sys.argv[1]test_file = sys.argv[2]run(train_file,test_file)。